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猿享天开
优快云平台博客专家、全栈领域优质创作者；高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师，PACS医学影像领域专家，熟悉DICOM协议及其应用开发技术；高级C/C++、C#开发工程师；擅长Windows系统.NET，C++开发技术；尤其擅长MFC、DLl动态链接库、winform、wpf、Windows服务，webapi及.net core跨平台等技术开发；熟悉Java开发，业余学习java script、vue等前端技术，自学QT开发，了解Python，拥有多种混合语言开发能力。坚持博文写作，记录自己的学习日志，分享编程开发技术知识，希望对编程爱好者有所帮助，在此一起学习，共同成长！
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【人工智能数学应用篇】导数在人工智能中的详细应用场景
【人工智能数学应用篇】导数在人工智能中的详细应用场景原创 2024-12-03 23:32:01 · 1164 阅读 · 7 评论
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【人工智能数学基础篇】详解微积分中的导数概念及应用
微积分是数学中研究变化的工具，而导数则是微积分的核心概念之一。在人工智能领域，尤其是机器学习和深度学习，导数的应用广泛且至关重要。本文旨在详细解读导数的基本概念、相关应用示例和应用场景，帮助读者深入理解其在人工智能中的重要性。原创 2024-12-02 13:00:40 · 894 阅读 · 30 评论 -
深入详解人工智能入门数学基础：理解向量、矩阵及导数的概念
深入详解人工智能入门数学基础：理解向量、矩阵及导数的概念原创 2024-12-02 10:55:07 · 1011 阅读 · 1 评论 -
【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算
矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读原创 2024-12-01 19:22:14 · 1096 阅读 · 9 评论 -
【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：理解向量的概念及应用
深入理解人工智能中的线性代数基础：向量原创 2024-11-30 12:23:54 · 1252 阅读 · 16 评论 -
深入详解矩阵分解（SVD在推荐系统中的应用）
矩阵是一个按照矩形阵列排列的数字（或其他元素）的集合，通常用于表示和处理多维数据。一个矩阵由行和列组成，记为 \( A \in \mathbb{R}^{m \times n} \)，其中 \( m \) 为行数，\( n \) 为列数。一个 \( 2 \times 3 \) 的矩阵 \( A \)：\[4 & 5 & 6\]第1行：1, 2, 3第2行：4, 5, 6第1列：1, 4第2列：2, 5第3列：3, 6。原创 2025-03-31 09:43:48 · 341 阅读 · 32 评论 -
《ZooKeeper Zab协议深度剖析：构建高可用分布式系统的基石》
7.1 核心概念回顾原子广播：Zab协议的核心，保证所有服务器以相同的顺序处理消息两阶段提交：发现/同步阶段和广播阶段，确保数据一致性崩溃恢复：Leader选举和数据同步，保证系统高可用7.2 学习资源推荐ZooKeeper官方文档Zab协议论文：《Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems》分布式系统书籍：《Designing Data-Intensive Applications》7.3 实践建议。原创 2025-03-29 11:20:12 · 221 阅读 · 0 评论 -
张量超简明指南：用快递仓库理解多维数据
🧑 博主简介：优快云博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师，数学与应用数学专业，10年以上多种混合语言开发经验，从事PACS医学影像开发领域多年，熟悉DICOM协议及其应用开发技术。我的技能涵盖了多种编程语言和技术框架：作为高级C/C++与C#开发工程师，擅长Windows系统下的.NET及C++开发技术，尤其精通MFC、DLL动态链接库、WinForm、WPF、Windows服务、WebAPI及.NET Core跨平台等技术的开发工作。原创 2025-03-28 03:40:40 · 37 阅读 · 1 评论 -
张量运算：人工智能的数学基石
在人工智能时代，张量运算已成为连接数学理论与工程实践的桥梁。多维直觉：直观理解高维数据空间计算自由：自如操作任意维度的数据结构优化能力：提升模型性能的核心技术创新视野：探索前沿AI研究的数学基础使用Jupyter Notebook实时实验每个示例在Kaggle等平台参与实战项目阅读PyTorch/TensorFlow官方文档加入开源社区贡献代码当您能够像呼吸一样自然地操作五维张量时，就真正掌握了打开人工智能大门的钥匙。这不仅仅是一项技术，更是认知世界的全新维度。原创 2025-03-28 03:26:07 · 127 阅读 · 0 评论 -
深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别
【自然语言处理】——深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别原创 2025-01-10 10:28:55 · 1527 阅读 · 2 评论 -
探讨人工智能机器人学之路径规划与导航：A*算法、Dijkstra算法等路径规划方法
探讨人工智能机器人学之路径规划与导航：A*算法、Dijkstra算法等路径规划方法原创 2025-01-12 08:06:40 · 1487 阅读 · 9 评论 -
浅析人工智能机器人学之运动控制与感知：机器人运动规划、传感器数据处理
人工智能机器人学之运动控制与感知：机器人运动规划、传感器数据处理原创 2025-01-12 08:05:51 · 1317 阅读 · 0 评论 -
深入详解人工智能语音识别之声学模型与语言模型：掌握HMM、CTC等方法
深入详解人工智能语音识别之声学模型与语言模型：掌握HMM、CTC等方法原创 2025-01-11 11:11:53 · 1515 阅读 · 2 评论 -
【人工智能语音识别】——深入详解人工智能语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示
深入详解人工智能语音识别之语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示原创 2025-01-11 10:56:13 · 1470 阅读 · 1 评论 -
深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之机器翻译与文本生成：掌握Seq2Seq、Transformer等模型
机器翻译是NLP的一个经典任务，目标是自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。过去的机器翻译方法主要基于规则和统计学模型，如基于短语的翻译模型（Phrase-based Translation Models）。然而，这些方法通常存在翻译质量差、难以处理长句和语法结构复杂的文本等问题。近年来，深度学习技术，尤其是基于神经网络的模型，已经显著提高了机器翻译的性能。最具代表性的方法是基于Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型和架构的模型。原创 2025-01-11 10:54:40 · 871 阅读 · 0 评论 -
深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
【自然语言处理】——深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用原创 2025-01-10 10:31:59 · 1505 阅读 · 9 评论 -
深入详解人工智能计算机视觉之目标检测与识别
深入详解人工智能计算机视觉之目标检测与识别原创 2025-01-09 12:42:21 · 1897 阅读 · 11 评论 -
深入详解人工智能计算机视觉之图像生成与增强：生成对抗网络（GAN）
深入详解人工智能计算机视觉之图像生成与增强：生成对抗网络（GAN）原创 2025-01-09 12:40:55 · 1658 阅读 · 6 评论 -
【人工智能计算机视觉】——深入详解人工智能计算机视觉之图像处理之基础图像处理技术
【人工智能计算机视觉】——深入详解人工智能计算机视觉之图像处理之基础图像处理技术原创 2025-01-08 09:04:18 · 2397 阅读 · 17 评论 -
【人工智能深度学习框架】——深入详解人工智能深度学习框架：Keras、MXNet与Caffe
深入详解人工智能深度学习框架：Keras、MXNet与Caffe原创 2025-01-08 09:00:33 · 1230 阅读 · 2 评论 -
【人工智能深度学习框架】——深入详解 PyTorch 中的动态图机制与生态系统
【人工智能深度学习框架】——深入详解 PyTorch 中的动态图机制与生态系统原创 2025-01-07 09:53:18 · 1693 阅读 · 31 评论 -
【人工智能深度学习框架】——深入详解人工智能深度学习框架之TensorFlow高级功能：Keras接口、分布式训练，快速搭建和训练深度学习模型
深入详解人工智能深度学习框架之 TensorFlow 高级功能：Keras 接口、分布式训练原创 2025-01-07 09:50:56 · 1686 阅读 · 17 评论 -
【人工智能深度学习框架】——深入详解人工智能深度学习框架之 TensorFlow：基本概念
【人工智能深度学习框架】——深入详解人工智能深度学习框架之 TensorFlow：基本概念原创 2025-01-06 09:38:18 · 1142 阅读 · 10 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解大数据与数据库技术之非关系型数据库：MongoDB 的关键概念、核心原理、示例及主要应用
非关系型数据库（NoSQL）是指不使用传统的基于表和行的关系模型的数据库管理系统。NoSQL 数据库设计用于处理大规模的分布式数据存储，具有高性能、高可用性和灵活的数据模型。文档存储（Document Stores）：如 MongoDB、CouchDB。键值存储（Key-Value Stores）：如 Redis、Riak。列式存储（Column Stores）：如 Cassandra、HBase。图形数据库（Graph Databases）：如 Neo4j、Amazon Neptune。原创 2025-01-05 10:37:06 · 1423 阅读 · 4 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理中关系型数据库：MySQL与PostgreSQL及SQL语言
关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS）是一种基于关系模型的数据库系统，使用表格结构存储数据，并通过SQL（Structured Query Language）进行数据的定义、查询和管理。RDBMS强调数据的一致性和完整性，通过预定义的模式（Schema）来组织数据，使其易于管理和查询。历史与背景：MySQL最初由MySQL AB公司开发，现由Oracle公司维护和开发。特点高性能，适合读密集型应用。原创 2025-01-05 10:35:21 · 1011 阅读 · 0 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理之数据可视化与数据库技术
数据可视化和关系型数据库是人工智能数据科学与数据处理中的两大支柱。通过掌握各种可视化技巧，能够有效地传达数据洞察，辅助决策制定。同时，熟练运用关系型数据库和SQL语言，能够高效地存储、管理和查询数据，为AI模型的构建和部署提供坚实的数据基础。希望本文的深入解析能够帮助你在数据科学与人工智能领域打下坚实的基础，推动你的项目取得成功。原创 2025-01-04 10:01:52 · 913 阅读 · 17 评论 -
【人工智能中的数据科学与数据处理】——详解人工智能中的数据科学与数据处理之数据可视化技巧
数据可视化在人工智能和数据科学中的作用不可忽视。通过掌握各种图表的使用方法，理解其适用场景和核心原理，数据科学家能够更有效地探索数据、发现模式，并向利益相关者传达洞察。实践中，结合具体的数据分析需求，选择合适的图表类型，遵循最佳实践原则，能够显著提升数据分析的质量和效率。随着技术的发展，交互式和动态数据可视化工具的应用将进一步拓展数据的表达方式，助力更加深入的分析与决策。原创 2025-01-04 09:57:49 · 1465 阅读 · 1 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理之数据可视化工具与库：Matplotlib、Seaborn、Plotly等
人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理之数据可视化工具与库：Matplotlib、Seaborn、Plotly等原创 2025-01-03 10:33:56 · 1424 阅读 · 22 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据，确保数据质量
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据，确保数据质量原创 2025-01-03 10:30:01 · 1959 阅读 · 0 评论 -
【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解数据科学与数据处理之数据获取与清洗
数据获取与清洗是数据科学与数据处理流程中的关键步骤，它们直接影响后续的数据分析、建模与决策。本文将深入探讨数据获取与清洗的关键概念、核心原理、具体示例及主要应用，重点涵盖从数据库、API、网页抓取等方式获取数据的方法。原创 2025-01-02 17:00:00 · 2615 阅读 · 42 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解深度学习之复杂网络结构：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等概念及原理
本文旨在全面介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）的关键概念、核心原理、示例及主要应用，帮助读者深入理解深度学习的复杂网络结构和其在实际中的应用。原创 2025-01-02 10:15:17 · 1444 阅读 · 20 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解深度学习之神经网络基础：理解前馈神经网络与反向传播算法
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解深度学习之神经网络基础：理解前馈神经网络与反向传播算法原创 2024-12-31 14:28:39 · 1141 阅读 · 9 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习之常用算法Q-Learning与策略梯度，掌握智能体与环境的交互机制
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习之常用算法Q-Learning与策略梯度，掌握智能体与环境的交互机制原创 2025-01-01 12:00:00 · 1436 阅读 · 13 评论 -
人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习 基础知识，理解马尔可夫决策过程（MDP）、策略、价值函数等关键概念
人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习 基础知识，理解马尔可夫决策过程（MDP）、策略、价值函数等关键概念原创 2025-01-01 06:00:00 · 1447 阅读 · 7 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理原创 2024-12-31 09:31:41 · 3221 阅读 · 78 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类原创 2024-12-30 14:00:00 · 1497 阅读 · 11 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术原创 2024-12-30 09:35:35 · 1386 阅读 · 10 评论 -
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之回归与分类：理解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）等算法
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之回归与分类：理解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）等算法原创 2024-12-28 18:42:37 · 5589 阅读 · 99 评论 -
【人工智能 数据结构与算法】——深入详解人工智能基础：基本数据结构及其实现与应用场景
在人工智能（AI）领域，数据结构是构建高效算法和系统的基石。了解和掌握基本数据结构的实现方式及其应用场景，对于设计和优化AI模型至关重要。本文将深入探讨AI基础中的基本数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树、图等，详细解析它们的实现方法及在人工智能中的具体应用。原创 2024-12-27 13:01:02 · 1553 阅读 · 22 评论 -
深入详解数理逻辑与人工智能算法设计与分析，探讨数理逻辑的基础概念及其在推理和决策系统中的应用
深入详解数理逻辑与人工智能算法设计与分析，探讨数理逻辑的基础概念及其在推理和决策系统中的应用原创 2024-12-27 10:57:25 · 1164 阅读 · 2 评论